Redis是一款流行的内存数据库，适用于高性能的数据缓存和实时数据处理。当需要处理大量数据时，可以使用Redis集群来提高性能和可用性。
秒杀系统是电子商务领域的一个热门应用场景，它要求在极短的时间内处理大量用户请求，确保高可用性和数据一致性。其中，Redis是一个常用的数据存储组件，但在极端情况下，Redis集群可能会崩溃，导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统，特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题，绝无仅有 从入门到精通 从基础，高级知识点 再到集群，运维，方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis？ 2、Redis相比memcached有哪些优势？ 3、Redis支持哪几种数据类型？ 4、Redis主要消耗什么物理资源？ 5、Redis的全称是什么？ 6、Redis有哪几种数据淘汰策略？ 7、Redis官方为什么不提供Windows版本？ 8、一个字符串类型的值能存储
Redis是一个流行的高性能内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和实时数据分析等领域。然而，随着数据量的增长和高可用性需求的增加，单个Redis实例往往无法满足要求，这时就需要使用Redis集群来横向扩展。
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vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务，通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接，为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务，支持百亿级的通知/消息推送，秒级触达移动用户。
由于集群中每个实例都需要保存路由信息，彼此不断传播通信更新，也造成通信成本进而影响集群规模。
Redis作为一款性能优异的内存数据库，支撑着亿级数据量的社交平台，也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心，基于最新的Redis5版本，从原理到实战，玩儿转Redis集群。
将众多小内存的Redis实例整合起来,将分布在多台机器上的众多CPU核心的计算能力聚集到一起,完成海量数据存储和高并发多写操作
项目早期通过三台机器搭建了Redis高可用集群，每台机器部署两个redis实例，形成三主三从节点。故障发生于一台机器宕机，导致整个Redis集群异常，最终影响网关安全认证失败，拒绝了所有交易请求。
Codis 是一个使用Go语言编写的Redis集群代理，是一种 Redis 的分布式集群解决方案，支持管道和动态弹性扩容
网上有很多文章讲 Redis 集群的，但是真正用来实战的很少。纯理论的文章看的太多了，缺乏实战。今天抽个时间，我们来把理论是实践一锅端了吧！
一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务，再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单，只要有一台存活，整个集群就仍然可用。但是它的问题在于保证这些Redis服务的数据一致时，会导致大量数据同步操作，反而影响性能和稳定性。
是一个NOSQL类型数据库， 是一个高性能的key-value数据库， 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案， 是一个非关系型的数据库， 但是，它也是不能替代关系型数据库，只能作为特定环境下的扩充。
Redis是一个非常流行的开源内存数据存储解决方案，包含了许多有用的功能，例如支持各种数据结构、复制、持久化等等。Redis还提供了外部Redis哨兵用于监控和管理Redis集群的高可用性。
Redis当下很流行，也很好用，无论是在业务应用系统，还是在大数据领域都有重要的地位；但Redis也很脆弱，用不好，问题多多。2012年以前都是以memcached为主，之后转到Redis阵营，经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式，集群模式，真正公司层面用得好的很少，对于Redis掌控都很片面，导致实际项目中问题不少。
前面文章我们介绍了Redis的主从模式是一种在Redis中实现高可用性的方式，但也存在一些缺点。
问题就是上面的报错的问题，直接翻译异常就是连接拒绝。 一般情况可能就是网络问题或者配置地址不正确。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。
而Redis集群则对抗压能力更看重，整个集群的数据库整合起来是一个完整的数据库。要看业务做出不同的选择。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？
另外，主从模式、薪火相传、主机宕机模式，导致ip地址发生变化，应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
先澄清一下，整个过程问题都不是我解决的，我在里面就是起了个打酱油的角色。因为实际上我负责这个项目，整个过程也比较清楚。之前也跟具体负责的同事说过，等过段时间带他做做项目复盘。结果一直忙，之前做的事情都快忘了也没带他做复盘。所以趁着还记得，总结一下这个问题，也算一起做个复盘总结了。
就是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
Redis在3.0之后开始支持sharding集群。Redis集群可以让数据自动在多个节点上分布。如何使用Docker实现Redis集群的一键部署交付，是一个有趣的并且有价值的话题。 本文将给大家介绍基于进程的容器技术实现Redis sharding集群的一键部署。 什么是Redis sharding集群 Redis(redis.io)作为最流行的KV数据库，很长一段时间都是单机运行，关于如何实现Redis的数据在多个节点上的分布，在Redis3.0出来之前，有很多第三方的方案。建议大家参考这个链接：
RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。
Redis单节点存在一些局限性，特别是在处理大规模数据、高并发请求和提供高可用性方面。以下是一些常见的Redis单节点的局限性：
做一些C端业务，不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间，其实每次引入一个中间件来解决问题的同时，必然会带来很多新的问题需要注意，比如缓存一致性问题。
随着Redis中保存数据越来越多，单个Redis节点已不堪负重，需要引入Redis集群方案，Redis常见集群方案有：client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
【编者按】日前，来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar在High Scalability网站上发表文章宣称其能 以1.68美元/小时的成本获取百万TPS，受此影响，Redis Labs的Itamar Haber 利用非基准测试程序，在作者看来基准测试程序往往是一个陷阱，那么Redis的测试结果到底如何呢？ 以下为译文： 前不久有一天，我看到来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar写的文章。非常喜欢这篇文章，给我印象特别深刻的是他们对EC2实例的重度调整继而突破10
Redis是一种高性能的开源内存数据库，它提供了多种数据结构和API，可以用于构建各种不同类型的应用程序。Redis哨兵是一种Redis高可用性(HA)解决方案，它使用主从复制和自动故障转移(Auto Failover)机制来确保Redis集群的可用性。在本文中，我们将详细介绍如何安装Redis哨兵集群。
之前介绍了用docker来搭建redis主从环境，但这只是对数据添加了从库备份(主从复制)，当主库down掉的时候，从库是不会自动升级为主库的，也就是说，该redis主从集群并非是高可用的。 目前来说，高可用(主从复制、主从切换)redis集群有两种方案，一种是redis-sentinel，只有一个master，各实例数据保持一致；一种是redis-cluster，也叫分布式redis集群，可以有多个master，数据分片分布在这些master上。 本文介绍基于docker和redis-sentinel的高可用redis集群搭建，大多数情况下，redis-sentinel也需要做高可用，这里先对redis搭建一主二从环境，另外需要3个redis-sentinel监控redis master。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
以前的redis是单线程模型，其实就是多路复用机制，知道多路复用的来一波6，我们在架构师课程中讲过，那么netty也有，看过老师相关课程的也应该知道。这里不多说了。
前文回顾 上一篇文章基于redis的分布式锁实现写了基于redis实现的分布式锁。分布式环境下，不会还使用单点的redis，做到高可用和容灾，起码也是redis主从。redis的单线程工作，一台物理机只运行一个redis实例太过浪费，redis单机显然是存在单点故障的隐患。内存资源往往受限，纵向不停扩展内存并不是很实际，因此横向可伸缩扩展，需要多台主机协同提供服务，即分布式下多个Redis实例协同运行。 在之前的文章Redis Cluster深入与实践介绍过Redis Cluster的相关内容，之前特地花
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来，会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础，对海量数据进行实时分析计算。
他面试的时候，身份是某知名公司的小码农一枚，却因为不懂自己生产上Redis是如何部署的，导致面试失败！
首先，需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包，可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前，需要确保系统满足Redis的运行要求，例如安装了所需的依赖库和工具等。
本文为联合撰稿，作者团队包括：布莱德，携程技术专家；向晨，携程数据库专家；骋成，携程技术专家；小峰，携程高级软件工程师。
一般情况下，计算机访问一次SSD磁盘的时间大概是50~150微秒；如果是传统的硬盘，需要的时间更长，大概是1~10毫秒；而访问一次内存的时间大概是120纳秒。因此，可见访问的速度差了快一千倍左右。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。普遍用于目前主流的分布式架构系统中。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Kubernetes是一个开源的容器编排系统，可以用于管理和部署容器化的应用程序。而Helm则是一个Kubernetes的包管理工具，可以方便地安装、升级和管理Kubernetes的应用程序。
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
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